基于EEMD算法在信号去噪中的应用

为了抑制经验模态分解中出现的端点效应和模态混叠现象,利用白噪声辅助数据分析方法——集合经验模态分解构造一个自适应滤波器组,对原信号进行各级滤波,最终得到纯净的信号.然后与小波阈值去噪方法进行比较,通过仿真可以看出,集合经验模态分解构造的滤波器组滤波效果比较理想.     

基于时域的视频去噪算法研究

论述了两种基于时域的视频去噪算法。首先介绍基于菱形运动估计的时域滤波,先进行菱形运动估计计算寻找最佳匹配块,之后在两个块之间进行均值滤波,整合匹配块输出滤波过的图像;其次介绍了BM3D视频去噪技术,详细地描述了BM3D去噪技术的去噪主要过程,分别解释了去噪过程中块匹配、三维变换域滤波、权值计算、重构四个主要步骤的原理与过程。最后通过实验,证明了这两种方法在去噪方面均能取得良好的效果。     

ECG信号改进阈值函数小波去噪算法研究

本文针对心电信号(ECG)微弱、频率范围低、易受噪声干扰等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。不但能通过可变参数h调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数,而且根据分解层数不同,自适应地调整通用阈值。通过选取MIT-BIH库的部分数据,结合常见的三种小波基,进行实验验证。结果表明改进的小波阈值去噪算法可以有效抑制心电信号噪声,得到较好的信噪比,同时对MSE也有所改善。     

ECG信号改进阈值函数小波去噪算法研究

本文针对心电信号(ECG)微弱、频率范围低、易受噪声干扰等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。不但能通过可变参数h调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数,而且根据分解层数不同,自适应地调整通用阈值。通过选取MIT-BIH库的部分数据,结合常见的三种小波基,进行实验验证。结果表明改进的小波阈值去噪算法可以有效抑制心电信号噪声,得到较好的信噪比,同时对MSE也有所改善。     

基于改进阈值的小波分解和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法研究

脉搏信号是反映人体健康状况重要的信号之一,对于医生诊断病情有重要的指导意义。本文分析了脉搏信号中噪声的特点,针对不同种类的噪声,结合小波变换和经验模态分解算法在滤波方面的优势,给出基于改进阈值的小波分解和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法,滤除脉搏信号中的各类噪声。与传统的滤波方法相比,基于小波和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法具有较好的滤波效果。本文网络版地址:http://www.eepw.com.cn/article/233868.htm     

用于光纤传感的改进变分模态分解-DWT算法北大核心CSCD

大容量FBG传感网络解调系统中,信号去噪是影响FBG传感系统精确解调的重要因素。为了提高解调精度,本文提出一种以改进变分模态分解结合可调节半软阈值方法用于处理光纤信号。变分模态分解(VMD)将输入的信号分解为给定数量K个固有模态数(IMF),设置错误的K值会导致性能下降。本文在VMD的基础上添加4条约束条件,使其自适应的选取K值并减少了VMD的计算量,然后用新阈值函数进行去噪处理,最后通过温度测试实验,得到波长与温度的线性相关系数,评估性能与应用价值。实验结果表明,本文函数在连续性以及信号还原度均取得良好的效果。信噪比(SNR)相比于传统软、硬阈值平均提升了6.0162 dB、13.0003 dB,均方根误差(RMSE)平均降低了0.0442、0.1487。温度测试实验中温度与波长的线性相关系数为0.9992,能满足实际工程需求。     

改进奇异值分解算法在时间域瞬变电磁信号降噪中的应用

奇异值分解降噪算法中,有效秩阶次的判断对降噪算法的性能的影响至关重要。为选取更准确的有效秩阶次,本文研究了奇异值序列的差分,提出判断奇异值分解重构的有效秩阶次的新方法,并应用其对时间域瞬变电磁信号降噪,提高输出信号的信噪比。与现有判断有效秩阶次的算法不同,本文算法考查奇异值序列的归一化差分的峰值而不是最大值,通过选择归一化差分的合适峰值,并综合差分比序列以判断阶次。实验中发现,对于两个大小相近的尖峰,其中差分比小的,更适合作为有效秩阶次。本文算法在降噪的同时,能较好地保留有用信号的波形特征,减小失真。      

基于EMD-NLMS的船舶发动机声信号降噪处理方法

针对船舶声信号降噪滤波的问题,提出了一种基于经验模态分解-归一最小均方的算法。该方法进行经验模态分解得出噪声分量,将得到的噪声分量作为输入信号进行自适应滤波,通过自适应滤波算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并把信号分量叠加得到最终降噪后的信号。通过对比最小均方算法、归一化最小均方算法、经验模态分解-最小均方算法和经验模态分解-归一最小均方算法对船舶声信号的降噪效果,得出在船舶声信号滤波降噪方面经验模态分解-归一最小均方算法相比于其他三种算法有更好的滤波效果。     

基于集成经验模态分解的海杂波去噪

针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占主导作用的IMF选用Savitzky Golay(SG)滤波方法进行消噪,将滤波后的模态分量和剩余的分量进行重构得到削噪后的信号.结合最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号,比较去噪前和去噪后的均方根误差,利用均方根误差评价去噪效果.实验结果表明,EEMD算法对海杂波数据去噪是有效的,去噪后所得的均方根误差0.0028比去噪前所得的均方根误差0.0119降低了一个数量级.     

基于小波变换对信号噪声的处理研究

采用传统的滤波方法对信号进行消噪时,虽然方法简单,但是以牺牲信号的局部特征为代价,且信号的信噪比并未得到有效地改善。文中采用小波变换的方法对信号进行消噪,将原始信号经小波分解后,信号的小波系数大于噪声的小波系数,再选取一合适阈值,保留高于此阈值的信号小波系数,从而达到消噪的目的。实验结果表明,该方法不仅能有效地去除信号中的噪声,且能保留信号的局部特征。     

一种适用于机载数据融合的改进时间对准算法

对机载多传感器数据融合的时间对准算法进行了研究,对时间不同步导致的对准误差进行了理论分析.在此基础上,为提高内插外推的精度,对数据时间差异很大的时间对准问题提出了一种改进的分段线性插值算法.对红蓝对抗场景下的数据链与机载火控雷达的数据融合处理进行了仿真分析,仿真结果表明该算法对机载多源数据融合处理具有良好的适应性.     

可穿戴设备中MEMS加速度计降噪方法研究

针对可穿戴设备中的微机电系统(MEMS)陀螺仪在检测人体姿态时面临的人体自然抖动噪声干扰、随机噪声干扰等问题,在基于卡尔曼滤波理论的基础上,提出了采用新息自适应卡尔曼滤波器,辅以有限冲击响应(FIR)低通滤波器和均值滤波器构成的滤波器组的方案。实验结果表明,在动态MEMS加速度计信号滤波中,使用该滤波器组比传统卡尔曼滤波的噪声方差降低约10-3~10-4量级,从而能得到更稳定、准确的人体姿态加速度信号。     

空间电磁信号合成情况研究

本文针对空间飞行器面临的电磁信号环境进行了初步分析，重点对地面民用移动通信GSM基站信号的空间合成情况进行了分析和仿真。结果表明，随着无线通信业发展，空间飞行器面临的信号背景越来越复杂，噪声背景信号的强度也比原先想像的强许多，这必须引起空间电子接收系统设计师的高度重视。     

机载雷达空时自适应信号处理技术回顾与展望

回顾了空时自适应信号处理技术的发展过程,着重阐述了其发展过程中遇到的关键技术问题,并讨论了空时自适应信号处理技术的发展趋势,提出了需要或值得进一步研究的问题.     

机载外辐射源雷达空时处理中距离徙动校正算法研究

空时处理是实现机载外辐射源雷达杂波抑制和目标能量积累的有效手段。然而,外辐射源雷达目标信号微弱,需要在长相干处理时间(CPI)下进行空时处理,以提高目标信噪比。长CPI下,目标将出现距离徙动,造成积累增益损失,降低系统威力。针对上述问题,该文根据外辐射源雷达特点,提出将Keystone变换与3DT-SAP算法有机结合的距离徙动校正算法。该算法计算效率高,具有实时处理的潜力,能在抑制杂波的同时校正距离徙动,且校正过程信号能量损失小。仿真表明,该算法能充分抑制杂波,且对不同速度、不同强弱的目标进行有效的距离徙动校正,是一种高效、高性能的机载外辐射雷达距离徙动校正算法。     

MEMS陀螺的抗野值自适应滤波降噪方法

针对微机电系统(MEMS)陀螺随机漂移较大及量测信息中野值对滤波的不利影响,提出了一种抗野值自适应滤波降噪方法。该方法采用Allan方差信息估计量测噪声方差参数,避免了Kalman滤波器与量测噪声估值器之间的相互关联,能有效抑制滤波发散。在此基础上引入新息抗野值算法,通过修正新息去除野值的不利影响,增强对随机漂移的滤波效果。实测数据试验结果表明,采用该文方法滤波后的MEMS陀螺输出信号均方差及角度随机游走都比滤波前明显降低,验证了提出的滤波方法在MEMS陀螺降噪中的有效性。     

一种基于MIMO的改进型信号检测K-Best算法

MIMO 是一种显著降低未来塔康(TACAN)导航系统的信号检测的误码率的技术。 最大似然算法(ML)是 MIMO 无线系统的最佳硬判决检测方式,但是其会随着天线数目和调制阶数的增加,其复杂度呈指数规律增加。传统 K-Best 算法虽克服 ML 算法的缺点,降低了检测算法的计算复杂度,节约计算成本,但其 BER 性能略有下降。改进型 K-Best 算法采用最优检测快速 QR 分解、预处理技术(SE)和球型译码技术(SDA)检测手段克服传统 K-Best 算法的缺点。 仿真结果表明改进型 K-Best 算法相对于传统算法,明显提高了 BER 性能。     

基于改进YOLOv3的机载平台目标检测算法

针对小型智能侦察无人机机载平台存在的计算力受限、检测速度较慢的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的目标检测算法.首先引入深度可分离卷积改进YOLOv3的骨干网络,降低网络的参数和计算量,提高算法的检测速度,再根据机载视角下目标形状的特点,预置K-means产生先验框的初始聚类中心,并在边框回归中引入CIoU损失函数,...     

MIMO通信系统中QRD-M检测算法的改进

该文对MIMO通信系统中的QRD-M检测算法进行了研究,将其分解为两个级联检测的等效模型,并据此提出了对传统QRD-M检测算法的改进方案,进行了复杂度分析。性能仿真证明该改进算法能够更灵活地实现系统性能和复杂度的折衷设计,可以在相同或相近复杂度的条件下获得更好的性能。